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Rapport longueur/profondeur du bec

Les régressions linéaires ont révélé des informations intéressantes sur la géométrie du bec. La pente était la même en 1975 et en 2012, ce qui suggère que pour chaque millimètre gagné en longueur de bec, les oiseaux gagnaient environ un demi-millimètre en profondeur les deux années. Toutefois, si l’on s’intéresse à la forme du bec, il faut comparer le rapport longueur du bec/profondeur du bec. Comparons cela.

Pour rappel, les données sont stockées dans bd_1975, bd_2012, bl_1975 et bl_2012.

Cet exercice fait partie du cours

Réflexion statistique en Python (Partie 2)

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Instructions

  • Créez des tableaux du rapport longueur/profondeur du bec de chaque oiseau pour 1975 et pour 2012.
  • Calculez la moyenne du rapport longueur/profondeur pour 1975 et pour 2012.
  • Générez 10 000 répliques bootstrap pour la moyenne du rapport pour 1975 et 2012 en utilisant votre fonction draw_bs_reps().
  • Obtenez un intervalle de confiance bootstrap à 99 % pour le rapport longueur/profondeur pour 1975 et 2012.
  • Affichez les résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Compute length-to-depth ratios
ratio_1975 = ____
ratio_2012 = ____

# Compute means
mean_ratio_1975 = ____
mean_ratio_2012 = ____

# Generate bootstrap replicates of the means
bs_replicates_1975 = ____
bs_replicates_2012 = ____

# Compute the 99% confidence intervals
conf_int_1975 = ____
conf_int_2012 = ____

# Print the results
print('1975: mean ratio =', mean_ratio_1975,
      'conf int =', conf_int_1975)
print('2012: mean ratio =', mean_ratio_2012,
      'conf int =', conf_int_2012)
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